# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Time    : 2024/7/19 11:41 
@Author  : ZhangShenao 
@File    : 4.使用HuggingFace本地Embedding模型.py
@Desc    : 使用HuggingFaceEmbeddings,本地Embedding模型
"""
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

# 创建HuggingFaceEmbeddings本地文本嵌入模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name='sentence-transformers/all-mpnet-base-v2',  # 指定模型名称,默认为sentence-transformers/all-mpnet-base-v2
    cache_folder='./models/',  # 指定模型本地存储路径
)

# 使用本地模型进行Embedding
vector = embeddings.embed_documents(texts=['床前明月光'])[0]
print(vector[:10])
print(len(vector))
